本文是人工智能基本原理专栏的第一篇文章，主题为命题逻辑。逻辑学和人工智能是密不可分的，逻辑学为人工智能的发展提供了理论基础。同时，不同的逻辑学体系或流派也会给人工智能带来更多的选择和发展方向。本文主要讲述了命题基本逻辑的相关概念和基本的命题逻辑形式的变换方法。

本文主要通过使用Pytorch当中的预训练模型完成一个深度学习任务，让大家对Pytorch的基本使用与一个最基础的了解，通过这样一个相对顶层的方式作为开始，让大家对Pytorch在深度学习中的使用有一个整体的概念。

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本文主要介绍了机器学习中数据分析的常用数据可视化方法之一-——平行坐标图，以及使用python绘制平行坐标图的方法，并引用鸢尾花数据集为实例绘制平行坐标图。

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在逻辑学的体系当中，谓词逻辑相比于命题逻辑，可以描述更加复杂丰富的推理形式。在谓词逻辑中，可以描述命题逻辑无法描述的局部和整体、一般和个别的关系。在阅读本文时，希望读者对命题逻辑有基础的了解。也可以去看看本系列的上一篇有关命题逻辑的文章。

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本文主要通过使用Pytorch当中的预训练模型完成一个深度学习任务，让大家对Pytorch的基本使用与一个最基础的了解，通过这样一个相对顶层的方式作为开始，让大家对Pytorch在深度学习中的使用有一个整体的概念。

本文使用Python第三方库imblearn实现了SMOTE算法解决二分类问题的数据集不平衡的问题，简要介绍了SMOTE算法的基本原理，但并没有从理论层面严谨的进行讲解，仅针对想要使用SMOTE算法的读者在使用这个算法时需要了解的基础进行了介绍，同时在代码章节中实现了简单的SMOTE算法，供读者在处理自己的数据集时参考使用。如果在阅读该博客时发现存在错误和瑕疵可以在评论区或私信博主提出问题或修改意